Redacción Digital Inside España
El uso de IA generativa está creciendo con rapidez en las empresas de servicios y tecnología financieros, impulsado en buena parte por la adopción de modelos de lenguaje grande (LLM) y enfoques basados en la generación aumentada por recuperación. Según un informe de The Business Research Company, se prevé que el gasto en IA crezca a una tasa compuesta anual del 30,7% entre 2023 y 2024, superando los 1,4 mil millones de dólares. En este contexto, la migración hacia la computación en la nube y el uso de LLMs está redefiniendo las operaciones, pero también plantea nuevos desafíos de seguridad digital.
A medida que aumentan las conexiones y dependencias entre sistemas de IA, surgen vulnerabilidades que los ciberdelincuentes pueden explotar. Por ello, las instituciones financieras se enfrentan al reto de proteger la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de estas aplicaciones innovadoras.
Estrategias de ciberseguridad y gestión de riesgos
Para afrontar los riesgos vinculados al rápido avance de la IA, las organizaciones del ámbito financiero están reforzando sus estrategias de gestión de riesgos y aplicando la experiencia adquirida en ciberseguridad. Las medidas basadas en arquitecturas de Zero Trust y entramados de seguridad digital permiten una validación continua de usuarios y dispositivos, reduciendo la exposición a accesos no autorizados.
Además, muchas entidades están adoptando operaciones de seguridad basadas en IA, con algoritmos avanzados que facilitan la detección y respuesta en tiempo real ante posibles amenazas. Este enfoque se integra con procesos de análisis de amenazas y sistemas automatizados que fortalecen la postura de protección global.
Cambios normativos y foco en la resiliencia
La regulación en materia de IA está en constante evolución y afecta de manera directa a los servicios financieros. En Europa, la Ley de Inteligencia Artificial entró en vigor este 2025, mientras que en Estados Unidos se avanza con el AI RMF (Marco de Gestión de Riesgos de IA, por sus siglas en inglés) del NIST. Para cumplir con estos requisitos y salvaguardar la confianza de clientes y partners, las entidades deben incorporar mecanismos de gobernanza y asegurar la trazabilidad de los datos y los procesos de IA.
“La oportunidad de aprovechar la IA en el sector financiero es inmensa, pero debe perseguirse con cautela y con la seguridad como máxima prioridad”, afirma Eusebio Nieva, director técnico de Check Point Software para España y Portugal. La necesidad de mantener sistemas seguros y resilientes se ha convertido en un aspecto clave, que pasa por adoptar tecnologías de plataforma y operaciones de seguridad impulsadas por IA, con la finalidad de salvaguardar datos, aplicaciones y la continuidad del negocio.
